El artículo explora la relación entre la inteligencia artificial generativa (IAG) y la ciencia abierta, destacando tanto sus beneficios como sus riesgos. La IAG puede simplificar conceptos científicos complejos, mejorar la gestión de datos y automatizar procesos editoriales, lo que podría potenciar la ciencia abierta. Sin embargo, también presenta desafíos éticos y riesgos, como la generación de síntesis erróneas, la perpetuación de sesgos y la creación de contenido de baja calidad. La relación entre la IAG y la ciencia abierta se compara con interacciones biológicas como el mutualismo y el parasitismo, sugiriendo que un enfoque equilibrado y colaborativo es esencial. La ética y la transparencia son fundamentales para asegurar que los datos abiertos se utilicen de manera responsable y que los resultados generados sean verificables y reproducibles.
09/18/2024
En este artículo, se explora cómo los grandes modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) están transformando la escritura y publicación científica.
09/16/2024
El artículo explora las capacidades de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), como ChatGPT, Bing AI Chat, Copilot (Microsoft) y Bard (Google), en la investigación científica.
09/13/2024
Se reflexiona sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa (AI) en la comunicación académica y señala que, al igual que el acceso abierto hace veinte años, la AI refleja las deficiencias en la publicación e evaluación de la investigación
09/13/2024
La Inteligencia Artificial (IA) se ha vuelto esencial en la economía mundial, con un crecimiento anual exponencial en inversión.
09/11/2024
Plantea que la IA podría provocar la mayor transformación que la educación haya visto jamás.